모델을 그래프로 평가하기

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

Nina Zumel and John Mount

Win-Vector LLC

실제값 vs. 예측값 시각화

적합도가 높은 모델

  • x = y 선이 점들의 중심을 통과
  • "완벽한 예측선"

적합도가 낮은 모델

  • 점들이 x = y 선의 한쪽에 치우침
  • 체계적 오류
R로 하는 Supervised Learning: 회귀

잔차 플롯

적합도가 높은 모델

  • 잔차: 실제값 - 예측값
  • 좋은 적합: 체계적 오류 없음

적합도가 낮은 모델

  • 체계적 오류
R로 하는 Supervised Learning: 회귀

게인 곡선

모델이 결과를 얼마나 잘 정렬하는지 측정

  • x축: 모델 정렬 순서(내림차순)의 주택
  • y축: 누적 주택 판매 비율

위저드 곡선: 완벽한 모델

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

게인 곡선 읽기

GainCurvePlot(houseprices, "prediction", "price", "Home price model")
R로 하는 Supervised Learning: 회귀

연습해 봅시다!

R로 하는 Supervised Learning: 회귀

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